If so you can download any of the below versions for testing. The product will function as normal except for an evaluation limitation. At the time of purchase we provide a license file via email that will allow the product to work in its full capacity. If you would also like an evaluation license to test without any restrictions for 30 days, please follow the directions provided here.
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Installation
Das Paket ist verfügbar bei PyPI und kann über pip mit folgendem Befehl installiert werden:
pip install groupdocs-classification-cloud
Anforderungen
Abhängigkeiten
Das SDK installiert automatisch die folgenden Pakete:
| Package | Constraint |
|---|
| urllib3 | >= 1.15 |
| six | >= 1.10 |
| certifi | — |
| python-dateutil | — |
Schnellstart
Um GroupDocs.Classification Cloud zu verwenden, registrieren Sie sich im GroupDocs.Cloud Dashboard und holen Sie sich Ihre Client ID und Ihr Client Secret.
API initialisieren
Verwenden Sie den folgenden Code, um mit der Verwendung des GroupDocs.Classification Cloud SDK für Python zu beginnen:
import groupdocsclassificationcloud
from groupdocsclassificationcloud import ClassificationApi, Configuration
# Get your ClientId and ClientSecret at https://dashboard.groupdocs.cloud
client_id = "YourClientId"
client_secret = "YourClientSecret"
# Create API configuration
configuration = Configuration(client_id, client_secret, "https://api.groupdocs.cloud")
# Create instance of the Classification API
classification_api = ClassificationApi(configuration=configuration)
Rohtext klassifizieren
Verwenden Sie nach der Initialisierung dieses einfache Beispiel, um Rohtext zu klassifizieren:
import groupdocsclassificationcloud
from groupdocsclassificationcloud import ClassificationApi, Configuration, BaseRequest, ClassifyRequest
client_id = "YourClientId"
client_secret = "YourClientSecret"
configuration = Configuration(client_id, client_secret, "https://api.groupdocs.cloud")
classification_api = ClassificationApi(configuration=configuration)
request = ClassifyRequest(BaseRequest("Try text classification"), 3)
result = classification_api.classify(request)
print("Best class name = " + result.best_class_name)
print("Best class probability = " + str(result.best_class_probability))
Mit dieser Kurzanleitung können Sie mit der Klassifizierung von Text und Dokumenten mithilfe von GroupDocs.Classification Cloud in Ihren Python-Anwendungen beginnen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.
Rufen Sie die vollständige Liste der über die Classification API unterstützten Dateiformate ab.
import groupdocsclassificationcloud
from groupdocsclassificationcloud import ClassificationApi, Configuration, GetSupportedFileFormatsRequest
client_id = "YourClientId"
client_secret = "YourClientSecret"
configuration = Configuration(client_id, client_secret, "https://api.groupdocs.cloud")
classification_api = ClassificationApi(configuration=configuration)
request = GetSupportedFileFormatsRequest()
response = classification_api.get_supported_file_formats(request)
print("Supported file-formats:")
for fmt in response.formats:
print("{0} ({1})".format(fmt.file_format, fmt.extension))
Dokument aus Cloud-Speicher klassifizieren
Klassifizieren Sie ein in GroupDocs Cloud-Speicher abgelegtes Dokument mithilfe der Documents-Taxonomie.
import groupdocsclassificationcloud
from groupdocsclassificationcloud import ClassificationApi, Configuration, BaseRequest, ClassifyRequest, FileInfo
client_id = "YourClientId"
client_secret = "YourClientSecret"
configuration = Configuration(client_id, client_secret, "https://api.groupdocs.cloud")
classification_api = ClassificationApi(configuration=configuration)
request = ClassifyRequest(
BaseRequest(document=FileInfo(name="test_multi_pages.docx", folder="Temp/SdkTests/python"))
)
result = classification_api.classify(request)
print("Best class name = " + result.best_class_name)
print("Best class probability = " + str(result.best_class_probability))
Text mit Sentiment-Taxonomie klassifizieren
Führen Sie binäre oder Drei-Klassen-Sentimentanalyse für Rohtext durch.
import groupdocsclassificationcloud
from groupdocsclassificationcloud import ClassificationApi, Configuration, BaseRequest, ClassifyRequest
client_id = "YourClientId"
client_secret = "YourClientSecret"
configuration = Configuration(client_id, client_secret, "https://api.groupdocs.cloud")
classification_api = ClassificationApi(configuration=configuration)
request = ClassifyRequest(
BaseRequest("This product exceeded my expectations!"),
best_classes_count=1,
taxonomy="Sentiment3"
)
result = classification_api.classify(request)
print("Sentiment = " + result.best_class_name)
Beispielprojekte auf GitHub
Das GroupDocs.Classification Cloud Python SDK-Repository enthält sofort ausführbare Unit-Tests und Beispiele für:
| Category | Examples |
|---|
| Text Classification | Classify raw text with IAB-2 taxonomy |
| Document Classification | Classify documents stored in cloud storage |
| Info | Supported file formats |
| Sentiment Analysis | Binary and three-class sentiment classification |
Beispiele ausführen
- Klonen oder laden Sie das SDK-Repository herunter
- Bearbeiten Sie
Settings/servercreds.json und setzen Sie Ihre AppSid und AppKey - Abhängigkeiten installieren:
pip install groupdocs-classification-cloud -U - Tests aus dem Repository-Stammverzeichnis ausführen:
python -m unittest discover -s test
Weitere Informationen finden Sie unter Getting Started.
Document Classification API | Python Cloud API | GroupDocs.Classification Cloud | REST API | Text Classification | Document Taxonomy | IAB-2 Taxonomy | Sentiment Taxonomy | Sentiment3 Taxonomy | JWT Authentication | Multi-language Support | Batch Classification | Content-Based Classification | Real-time Classification | Sentiment Analysis | Machine Learning Classification | High Accuracy Classification | Secure API Access | Cloud Storage Integration | Customer Feedback Analysis | Social Media Monitoring | Cross-platform API